摘要:目前,人们提议将身体主动休息 (AB) 作为提高学生注意力的有趣工具。评论和荟萃分析证实了它们对注意力的影响,但也警告说,基于警觉性和大学生的证据很少。因此,这项初步研究旨在 (a) 确定 AB 与被动休息相比对大学生警觉性的影响,以及 (b) 验证基于机器学习算法的分析模型以及基于脑电图 (EEG) 信号特征的多参数模型。通过一项平衡的受试者内实验研究,六名大学生(两名女性;平均年龄 = 25.67 岁,STD = 3.61)在 AB 讲座和被动休息讲座之前和之后测量了他们的警觉表现(即心理运动警觉任务中的响应时间)和脑电图。已经开发了一种基于频谱功率、信号熵和响应时间的多参数模型。此外,该模型与不同的机器学习算法相结合,表明在 AB 课程之后,所获取的信号存在显著差异,这意味着注意力有所提高。这些差异在具有 RBF 核的 SVM 和 F1 得分分别为 85% 和 88% 的 ANN 中最为明显。总之,结果表明,学生在 AB 课程之后的警觉性表现更好。虽然证据有限,但发现的证据可以帮助研究人员更准确地进行脑电图分析,并帮助讲师和教师以适当的方式提高学生的注意力。
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